K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ist die Simulation menschlicher Intelligenz durch eine Maschine. KI steht nicht f\u00fcr eine bestimmte Technologie, sondern ist ein allgemeiner Begriff. Er umfasst eine breite Palette von neu entstehenden Technologien, darunter maschinelles Lernen (ML), Deep Learning, neuronale Netze, nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP), Spracherkennung und industrielle Bildverarbeitung (Machine Vision). Es werden st\u00e4ndig neue Arten von KI entwickelt und verbessert.<\/p>\n
KI l\u00e4sst sich auf verschiedene Weise kategorisieren. KI kann entweder \u201eschwach\u201c oder \u201estark\u201c sein. Schwache KI wurde f\u00fcr einen bestimmten Zweck entwickelt, z.\u00a0B. f\u00fcr die Beantwortung von Kundendienstfragen\u00a0oder das Fahren eines Autos. Eine starke KI kann sich anpassen und lernen, jede kognitive Aufgabe auszuf\u00fchren, die ihr gestellt wird. Die letztgenannte KI ist zurzeit noch eine Zielvorstellung.<\/p>\n
KI kann auch anhand der Techniken, mit denen sie zu ihren Antworten gelangt, typisiert werden. Die am h\u00e4ufigsten verwendeten Techniken sind folgende:<\/p>\n
Derzeit wird \u00fcber verschiedene Arten von KI diskutiert oder berichtet. Wir werden hier einige von ihnen untersuchen, darunter:\u00a0<\/span><\/p>\n Konversationelle KI<\/strong> simuliert menschliche Unterhaltungen durch nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) und andere verwandte Methoden. Konversationelle KI kann Benutzereingaben interpretieren und basierend auf ihrem Verst\u00e4ndnis der Absicht des Benutzers angemessene Antworten generieren. Die Antworten k\u00f6nnen je nach Anwendung in Form von Text, Sprache oder auf andere Weise erfolgen, z.\u00a0B. durch virtuelle Assistenten, Chatbots und Sprachassistenten. Aufgrund des rasanten weltweiten Erfolgs, den ChatGPT von OpenAI<\/a> mit konversationeller KI erzielt hat, ist diese Art von k\u00fcnstlicher Intelligenz den meisten Menschen wahrscheinlich am vertrautesten.<\/p>\n Konversationelle KI-Systeme k\u00f6nnen mithilfe gro\u00dfer Datenmengen trainiert werden. So verbessern sie ihre F\u00e4higkeit, Benutzereingaben zu verstehen und darauf zu reagieren. Sie k\u00f6nnen auch den Kontext nutzen, um Antworten zu generieren, die auf die spezifischen Bed\u00fcrfnisse und Vorlieben des Benutzers zugeschnitten sind. Konversationelle KI ist ein sich schnell entwickelndes Feld. Forscher und Entwickler suchen st\u00e4ndig nach neuen Wegen, um die F\u00e4higkeiten der Technologie zu verbessern und ihre Anwendungen zu erweitern.<\/span><\/p>\n Konversationelle KI hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten, Systemen und Arbeitsabl\u00e4ufen interagieren, grundlegend zu ver\u00e4ndern. Sie erm\u00f6glicht es, personalisiertere und intuitivere Erfahrungen mit tieferen Einblicken und einem h\u00f6heren Wert zu schaffen. Mit weiteren Fortschritten in den Bereichen NLP, maschinelles Lernen (ML) und anderen verwandten Bereichen wird konversationelle KI in der Zukunft f\u00fcr Unternehmen noch wichtiger werden.<\/span><\/p>\n Generative KI<\/strong> hingegen verwendet Algorithmen, um neue Inhalte wie Bilder, Texte und Musik zu erzeugen. Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen ML-Algorithmen, die darauf ausgelegt sind, vorhandene Daten zu klassifizieren oder vorherzusagen, werden generative KI-Modelle darauf trainiert, neue Daten zu erzeugen, die einem vorgegebenen Datensatz \u00e4hneln. Generative KI verwendet einzigartige Algorithmen, um aus vorhandenen Beispielen zu lernen. Anschlie\u00dfend generiert sie neue Inhalte, die dem Gelernten \u00e4hnlich sehen und \u00e4hnlich klingen.<\/span><\/p>\n So kann generative KI zum Beispiel dazu verwendet werden, neue Kunstwerke zu erstellen, die von bestehenden Kunstwerken inspiriert sind. Sie kann auch realistische Bilder von etwas erzeugen, das es gar nicht gibt, oder Geschichten oder Artikel schreiben, die so klingen, als w\u00e4ren sie von jemandem geschrieben worden.<\/p>\n Einige m\u00f6gliche Anwendungsf\u00e4lle sind:<\/p>\n Kognitive KI<\/strong> versucht, menschliche kognitive F\u00e4higkeiten wie Wahrnehmung, logisches Denken, Probleml\u00f6sung und Entscheidungsfindung nachzubilden. Sie setzt ML, NLP und andere verwandte Techniken ein, um intelligente Systeme zu schaffen, die auf der Grundlage von Interaktionen mit Benutzern und der Umgebung lernen und sich entwickeln k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Das Ziel der kognitiven KI besteht darin, Aufgaben auszuf\u00fchren und den Kontext und die Bedeutung dahinter zu verstehen. Kognitive KI kann riesige Datenmengen analysieren, Muster erkennen und auf der Grundlage dieser Daten Vorhersagen treffen. Au\u00dferdem kann sie aus Fehlern lernen und ihr Verhalten anpassen, um Ziele besser zu erreichen.<\/span><\/p>\n Kognitive KI hat viele potenzielle Anwendungen in unterschiedlichen Bereichen, wie beispielsweise im Gesundheits-, Finanz-, Verkehrs- und Bildungswesen. Mit ihrer Hilfe lie\u00dfen sich beispielsweise personalisierte Pl\u00e4ne f\u00fcr die Gesundheitsf\u00fcrsorge auf der Grundlage der Krankengeschichten und des aktuellen Befindens von Patienten entwickeln. Oder sie k\u00f6nnte zur Optimierung von Finanzanlagestrategien auf der Grundlage von Markttrends und Risikobewertungen genutzt werden. <\/span><\/p>\n Einige m\u00f6gliche Anwendungsf\u00e4lle sind<\/p>\n Retrieval-KI<\/strong> umfasst das Suchen und Abrufen von Informationen aus gro\u00dfen Datenbest\u00e4nden. Sie nutzt Techniken wie NLP- und ML-Algorithmen, um die Absicht einer Benutzeranfrage zu verstehen und die relevantesten Ergebnisse aus einer Datenbank abzurufen (\u00e4hnlich wie bei Suchmaschinen).<\/span><\/p>\n Retrieval-KI wird in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, z.\u00a0B. in Chatbots, Kundensupportsystemen und Suchmaschinen. Wenn Sie beispielsweise einem Chatbot eine Frage stellen, durchsucht er mithilfe von Retrieval-KI eine Datenbank mit bereits vorhandenen Antworten nach der relevantesten Antwort. Bei Suchmaschinen kann die Retrieval-KI den Benutzern helfen, die relevantesten Ergebnisse f\u00fcr ihre Anfrage zu finden.<\/span><\/p>\n Retrieval-KI ist eine leistungsstarke Technologie, die Unternehmen helfen kann, den Kundenservice zu verbessern, ihre Effizienz zu steigern und die Benutzerfreundlichkeit zu erh\u00f6hen, indem sie genaue und relevante Informationen liefert. Sie ist eine entscheidende Komponente vieler KI-Anwendungen, die sich auf die Abfrage und Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen st\u00fctzen.<\/span><\/p>\n Einige m\u00f6gliche Anwendungsf\u00e4lle sind:<\/p>\n Retrieval Augmented Generation (RAG)<\/strong><\/a> ist eine NLP-Technik, die die Vorteile von Retrieval-basierten und generativen Ans\u00e4tzen kombiniert. Sie verbessert die Qualit\u00e4t von Textgenerierungsaufgaben, wie z.\u00a0B. die Beantwortung von Fragen, Zusammenfassungen und konversationelle KI.<\/p>\n Traditionell werden generative Modelle f\u00fcr die Texterstellung verwendet. Sie dienen dazu, anhand vorgegebener Eingaben oder Befehle komplett neue Texte zu generieren. Generative Modelle k\u00f6nnen allerdings manchmal qualitativ minderwertige Ergebnisse liefern, insbesondere wenn es um komplexe oder spezialisierte Themen geht. Auf der anderen Seite st\u00fctzen sich abfragebasierte Modelle auf bereits vorhandene Textdaten, um Antworten zu generieren; ihre Ergebnisse sind aber durch die Qualit\u00e4t und Verf\u00fcgbarkeit der bereits vorhandenen Daten begrenzt.<\/p>\n RAG kombiniert die St\u00e4rken beider Ans\u00e4tze: Abfragebasierte Modelle werden verwendet, um relevante Informationen aus einer bereits vorhandenen Textsammlung auszuw\u00e4hlen, und generative KI-Modelle dienen dazu, auf der Grundlage dieser Informationen neuen Text zu generieren. RAG-Modelle k\u00f6nnen somit selbst bei komplexen oder spezialisierten Themen pr\u00e4zisere und koh\u00e4rentere Texte entwickeln, da sie das in einem gro\u00dfen Textbestand enthaltene Wissen nutzen.<\/p>\n Einige m\u00f6gliche Anwendungsf\u00e4lle sind:<\/p>\n Cohesity Gaia<\/a>, unsere KI-gest\u00fctzte L\u00f6sung zur Analyse von Konversationsdaten, ist ein First-to-Market KI-gest\u00fctzter Suchassistent f\u00fcr Unternehmen, der RAG-KI (Retrieval Augmented Generation)<\/a> und gro\u00dfe Sprachmodelle (LLMs) f\u00fcr hochwertige Backup-Daten bereitstellt, die in der Cohesity Data Cloud gespeichert sind.<\/p>\n Alle aufgef\u00fchrten Arten von KI sind stark von einer Ressource abh\u00e4ngig: Daten.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":51674,"template":"","class_list":["post-212734","glossary","type-glossary","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"\n\n
Was ist der Unterschied zwischen konversationeller KI und generativer KI?<\/strong><\/h2>\n
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Was ist kognitive KI?<\/strong><\/h2>\n
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Was ist Retrieval-KI?<\/strong><\/h2>\n
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Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)?<\/strong><\/h2>\n
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